文档介绍：学校编码 分类号
学 号
舟 乃 次了
硕 士 学 位 论 文
基于独立成分分析的特征提取方法研究
吴 逊
指导教师姓名 席 斌 副教授
专 业 名 称 模式识别与智能系统
论文提交 日期 年 月
论文答辩时间 年 月
学位授予日期 年 月
,
答辩委员会主席 护 ·
评 阅 人
年 月
厦门大学学位论文原创性声明
兹呈交的学位论文, 是本人在导师指导下独立完成的研究成果 。
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声明人 签名
口 年 月 日
厦门大学学位论文著作权使用声明
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、 不保密 了
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粉
作者签名钾 日期 ,, 年 月 日
妙跳荞买“ 白期
摘 要
摘 要
机器学****的目的是为了解决规模比较庞大, 系统比较复杂的问题, 因此如何
挖掘及处理在大量数据中隐藏的潜在相关信息, 从纷繁复杂的表象中提取出事物
的本质特征愈显重要, 并越来越受到众多研究者的重视 。长期以来, 特征提取的
焦点主要集中在怎样可以用较少的数据精炼地表示事物之间的区别, 这样特征提
取问题从某种程度上来说就归结为降低特征的维数问题 。
从分类器的运行性能角度 出发, 往往根据所选取的不同特征以及不同数量而
对分类结果产生不同程度的差异为标准来构造分类器 。由此可见, 特征提取在分
类过程中起着重要作用 。所有的特征提取算法的主要 目的都是为了降低计算的复
杂性并且通过剔除弱相关或者冗余特征分量来改进分类器的设计和效果 。
本论文引入独立成分分析 工 作为一种特征提取方法 。独立成分分析的
基本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性,